Sistem ERP tradisional menghadapi banyak titik kesakitan yang menyukarkan perniagaan untuk mencapai potensi penuh mereka. Artikel ini akan membincangkan penyelesaian ERP berdasarkan interaksi bahasa semula jadi dan menganalisis bagaimana ia memecahkan kesesakan tradisional dan menyediakan pengalaman pengurusan yang lebih cekap dan mudah kepada perusahaan.

Malah, saya mempunyai idea ini sebelum Deepseek meletup, dan Manus menunjukkan kepada orang ramai kemungkinan interaksi rentas perisian yang tidak terhingga.

Sebagai pengurus produk, saya sentiasa percaya bahawa nilai teras inovasi teknologi terletak pada penyelesaian masalah sebenar. Dalam transformasi digital perusahaan, sistem ERP adalah "sistem saraf pusat" perusahaan, tetapi ia juga sering dianggap sinonim dengan "kompleks dan sukar digunakan". Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, interaksi bahasa semula jadi (NLI) telah membawa peluang revolusioner untuk penambahbaikan ERP. Artikel ini akan memperkenalkan cara ERP berdasarkan interaksi bahasa semula jadi menyelesaikan titik kesakitan tradisional dan nilai perniagaan yang mungkin dibawanya.

Titik kesakitan ERP tradisional: pengalaman sebenar dari perspektif pengguna

1. Operasi yang rumit dan kecekapan rendah

Sistem ERP tradisional mempunyai antara muka yang kompleks dan fungsi yang tersebar, dan pengguna perlu bekerja melalui pelbagai peringkat untuk menyelesaikan tugas mudah (benar-benar dalam barisan pelaksanaan ini, rakan harus mempunyai hak paling banyak untuk bercakap). Sebagai contoh, menanyakan data jualan untuk bulan tertentu mungkin memerlukan log masuk ke sistem, mencari modul Kewangan, menapis julat masa dan memilih jenis laporan sebelum anda dapat melihat keputusan. Ini sudah pasti meningkatkan kos pembelajaran dan ambang penggunaan untuk kakitangan bukan teknikal.

2. Silo data, titik putus proses

Sistem ERP biasanya disepadukan dengan berbilang sistem perniagaan (seperti CRM, sistem pengurusan inventori dan sistem kewangan) perusahaan, tetapi data sering tersebar dalam modul yang berbeza dan sukar untuk disepadukan dengan cepat. Sebagai contoh, jabatan pembelian perlu melihat maklumat pembekal, inventori dan status pesanan pada masa yang sama, yang menambah kerumitan bertukar berulang-alik antara berbilang sistem.

3. Sukar untuk memenuhi keperluan individu

Senario perniagaan perusahaan sangat berbeza, dan fungsi piawai sistem ERP tradisional selalunya tidak dapat memenuhi keperluan individu sepenuhnya, mengakibatkan pengguna perlu melaksanakan fungsi tertentu melalui pemalam tambahan atau pembangunan tersuai.

Senario aplikasi dan penyelesaian ERP interaktif bahasa semula jadi

ERP berdasarkan interaksi bahasa semula jadi memudahkan proses dan meningkatkan kecekapan dengan menggabungkan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dengan fungsi ERP.

Berikut ialah reka bentuk berasaskan senario bagi beberapa modul biasa:

1. Modul Kewangan: Daripada pertanyaan kompleks kepada respons pintar

Senario：

Pengarah kewangan syarikat ingin menanyakan keuntungan kasar suku sebelumnya dan mengklasifikasikannya mengikut barisan produk.

Cara tradisional：

Log masuk ke modul Kewangan, masukkan halaman laporan, pilih julat masa dan dimensi klasifikasi secara manual, dan tunggu sistem menjana laporan.

Senario NLI：

Pengguna boleh terus memasukkan "menanyakan keuntungan kasar suku sebelumnya, dikelaskan mengikut barisan produk", dan sistem akan segera menghuraikan arahan, mengekstrak data yang berkaitan daripada pangkalan data dan menjana laporan grafik.

Nilai：

• Bilangan langkah telah dikurangkan daripada 1 kepada 0.
• Sistem ini menyokong pertanyaan dinamik dan tidak perlu menetapkan templat tetap.

2. Modul rantaian bekalan: kerjasama berbilang sistem, tindak balas masa nyata

Senario：

Jabatan pembelian perlu memantau penghantaran pembekal dan melihat sama ada terdapat inventori yang mencukupi.

Cara tradisional：

Log masuk ke modul rantaian bekalan, masukkan antara muka pengurusan perolehan, cari maklumat pembekal, dan kemudian lompat ke modul pengurusan inventori untuk menyemak data inventori secara manual.

Senario NLI：

Pengguna memasukkan "semak status penghantaran pembekal A, sama ada inventori mencukupi", dan sistem secara automatik menyepadukan data modul pengurusan perolehan dan pengurusan inventori untuk mengembalikan maklumat masa nyata. Jika inventori didapati rendah, sistem juga boleh mencadangkan kuantiti penambahan secara automatik.

Nilai：

• Kerjasama dan automasi berbilang sistem untuk mengurangkan kesilapan manusia.
• Tingkatkan keupayaan pemantauan masa nyata rantaian bekalan dan kurangkan risiko inventori.

3. Modul jualan: daripada pertanyaan data kepada analisis pintar

Senario：

Pengarah jualan mahu meramalkan jualan untuk suku seterusnya dan menganalisis faktor untuk segmen pelanggan utama.

Cara tradisional：

Ekstrak data jualan sejarah secara manual, lakukan analisis statistik, dan kemudian gabungkannya dengan hasil penyelidikan pasaran untuk membuat ramalan.

Senario NLI：

Pengguna memasuki "Ramalkan jualan suku seterusnya, memfokuskan pada sumbangan pelanggan VIP", dan sistem menganalisis data sejarah melalui model pembelajaran mesin dan menjana laporan ramalan berdasarkan potret pelanggan.

Nilai：

• Kecekapan analisis data telah dipertingkatkan, dan tindak balas telah berubah daripada pergerakan tangan kepada tindak balas masa nyata.
• Bantu pengurus membangunkan strategi jualan dengan cepat.

4. Modul Sumber Manusia: Penyederhanaan yang rumit

Senario：

HR perlu mengira jam lebih masa pekerja dan meringkaskannya mengikut jabatan.

Cara tradisional：

Log masuk ke modul HR, masukkan antara muka pengurusan kehadiran, tapis julat masa dan jabatan secara manual, dan hasilkan laporan statistik.

Senario NLI：

Jika anda memasukkan "Kira jam kerja lebih masa pekerja pada bulan sebelumnya, ringkaskan mengikut jabatan", sistem akan terus mengembalikan hasil statistik dan mengeksportnya ke fail Excel.

Nilai：

• Penyederhanaan dan pengurangan campur tangan manual.
• Sediakan dimensi statistik yang fleksibel untuk menyokong keperluan yang diperibadikan.

構建自然語言多重 Elemen teras ERP

1. Keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi yang berkuasa

Sistem perlu mempunyai keupayaan pemahaman semantik yang tepat, dan dapat menghuraikan arahan bahasa semula jadi pengguna dan menterjemahkannya ke dalam tindakan sistem tertentu. Sebagai contoh, apabila pengguna memasukkan "Bantu saya membuat belanjawan untuk suku pertama tahun depan", sistem perlu mengenal pasti dua niat utama "suku pertama tahun depan" dan "buat belanjawan" dan memanggil modul berfungsi yang sepadan.

2. Penyepaduan dan analisis data masa nyata

Sistem perlu menyambung ke sumber data teras perusahaan (seperti data kewangan, data inventori, data jualan, dsb.) dalam masa nyata dan memberikan hasil analisis pintar melalui model pembelajaran mesin. Sebagai contoh, apabila pengguna memasukkan "produk manakah yang mempunyai margin kasar tertinggi?" sistem boleh menganalisis data dengan cepat dan memberikan cadangan berdasarkan prestasi sejarah.

3. Keselamatan & Pematuhan

Sistem interaksi bahasa semula jadi memerlukan pengesahan identiti yang ketat dan mekanisme penyulitan data untuk memastikan keselamatan data pengguna. Pada masa yang sama, sistem perlu menyokong pengurusan kebenaran untuk memastikan pengguna dengan peranan yang berbeza hanya boleh mengakses data yang berkaitan dengan tanggungjawab mereka.

Kemungkinan masa depan: daripada alatan kepada rakan kongsi pintar

ERP berdasarkan interaksi bahasa semula jadi bukan sahaja alat, tetapi juga rakan kongsi perniagaan yang pintar. Ia boleh memberikan sokongan membuat keputusan untuk pengurus melalui analisis data dan ramalan pintar. Sebagai contoh:

• Apabila pengguna memasukkan "berapa banyak jualan telah meningkat tahun ini berbanding tahun lepas", sistem bukan sahaja mengembalikan data, tetapi juga menyediakan analisis sebab-sebab pertumbuhan berdasarkan arah aliran pasaran dan prestasi pesaing.
• Apabila pengguna memasukkan "cara mengoptimumkan kos inventori", sistem boleh membuat cadangan pengoptimuman khusus berdasarkan data jualan sejarah dan prestasi rantaian bekalan.

Akhir sekali: mulakan dari titik kesakitan dan bina ERP yang lebih pintar

Titik kesakitan ERP tradisional ialah kerumitan dan ketidakcekapan, dan pengenalan teknologi interaksi bahasa semula jadi memberikan penyelesaian baharu kepada masalah ini. Dengan menggabungkan senario sebenar, kita dapat melihat bahawa sistem ERP berdasarkan NLI bukan sahaja dapat memudahkan proses kerja, tetapi juga meningkatkan tahap analisis data yang pintar.

Sebagai pengurus produk, adalah menjadi tanggungjawab kita untuk mendengar keperluan sebenar pengguna kami dan menyampaikan nilai melalui teknologi. ERP berdasarkan interaksi bahasa semula jadi adalah salah satu peluang - ia bukan sahaja dapat meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga menggalakkan peningkatan komprehensif pengurusan digital perusahaan. Saya sendiri cuba sedaya upaya untuk mempromosikan pembangunan syarikat ke arah ini, dan saya sangat berharap rakan-rakan yang mempunyai visi yang sama dapat melaksanakannya lebih awal, dan artikel ini berharap dapat memberi inspirasi kepada beberapa pengurus produk.